In [1]:
import os, geopandas as gpd
In [2]:
#primero utilizaremos la base del mapa -> sus fronteras
ucrania=gpd.read_file(os.path.join("maps","Fronteras_Ucrania","Fronteras_Ucrania.shp"))
In [3]:
#qué tipo de archivo es?
type(ucrania)
Out[3]:
geopandas.geodataframe.GeoDataFrame
In [4]:
#Vamos a observar la dimensión del archivo
ucrania.shape
Out[4]:
(2, 2)
In [5]:
#veamos el contenido de esta variable
ucrania.head
Out[5]:
<bound method NDFrame.head of          Tipo                                           geometry
0   Marítimas  MULTILINESTRING ((277198.575 5014665.224, 2771...
1  Terrestres  LINESTRING (241428.870 5012615.860, 241414.318...>
In [6]:
#el archivo tiene algún valor vacío?
ucrania[ucrania.isna().any(axis=1)]
Out[6]:
Tipo geometry
In [7]:
#No tiene ningún valor vacío
#Qué tipo de variables tiene
ucrania.info()

<class 'geopandas.geodataframe.GeoDataFrame'>
RangeIndex: 2 entries, 0 to 1
Data columns (total 2 columns):
 #   Column    Non-Null Count  Dtype   
---  ------    --------------  -----   
 0   Tipo      2 non-null      object  
 1   geometry  2 non-null      geometry
dtypes: geometry(1), object(1)
memory usage: 160.0+ bytes
In [8]:
#podemos observar que tenemos una columna con Dtype Geometry, 
#por lo que podemos hacer lo siguiente
ucrania.plot()
Out[8]:
<Axes: >
In [9]:
#ahora también observaremos los otros shapefiles
ciudades=gpd.read_file(os.path.join("maps","Ciudades_Ucrania","Ciudades_Ucrania.shp"))
regiones=gpd.read_file(os.path.join("maps","Salario_Medio_2013_Ucrania","Salario_Medio_2013_Ucrania.shp"))
capitales=gpd.read_file(os.path.join("maps","Capitales_Oblasts_Ucrania","Capitales_Oblasts_Ucrania.shp"))
hidrografia=gpd.read_file(os.path.join("maps","Hidrografia_Ucrania","Hidrografia_Ucrania.shp"))
In [10]:
ciudades.head()
Out[10]:
OBJECTID_1 Español UcrRomaniz Ucraniano Ruso Tipo geometry
0 1 Sebastopol Sevastopolska Севастопольська Севастопольский Capital de Oblast POINT (552916.756 4931924.758)
1 2 Yaltynska Yaltynska Ялтинська Ялтинский Ciudad POINT (593790.870 4931951.790)
2 3 Nakhimovskyi Nakhimovskyi Нахімовський Нахимовский Ciudad POINT (551941.685 4949563.926)
3 4 Bakhchysaraiskyi Bakhchysaraiskyi Бахчисарайський Бахчисарайский Ciudad POINT (572639.833 4950149.568)
4 5 Alushtynska Alushtynska Алуштинська Алуштинский Ciudad POINT (615082.784 4957952.483)
In [11]:
regiones.head()
Out[11]:
OBJECTID Español UcrRomaniz Ucraniano Ruso UAH Hryvnia geometry
0 1 República Autónoma de Crimea Avtonomna Respublika Krym Автономна Республіка Крим Автономная Республика Крым 2600 2600 MULTIPOLYGON (((686411.045 5014674.659, 686340...
1 2 Ciudad de Sebastopol Sevastopol Севастопольська Севастополь 2900 2900 POLYGON ((544462.430 4965326.072, 544506.660 4...
2 3 Ciudad de Kiev Kyivska Київська Киевская 3900 3900 POLYGON ((338757.140 5606777.580, 338758.542 5...
3 4 Cherníhiv Chernihivska Чернігівська Черниговская 2300 2300 POLYGON ((513629.082 5802615.130, 514017.226 5...
4 5 Chernivtsí Chernivetska Чернівецька Черновицкая 2300 2300 POLYGON ((-27501.160 5411499.428, -27479.092 5...
In [12]:
capitales.head()
Out[12]:
OBJECTID_1 Español UcrRomaniz Ucraniano Ruso Tipo geometry
0 1 Sebastopol Sevastopolska Севастопольська Севастопольский Capital de Oblast POINT (552916.756 4931924.758)
1 8 Simferopolskyi Simferopolskyi Сімферопольський Симферопольский Capital de Oblast POINT (564534.544 4983019.633)
2 47 Odesa Odeska Одеська Одесский Capital de Oblast POINT (324536.092 5149464.783)
3 57 Jersón Khersonska Херсонська Херсонский Capital de Oblast POINT (470981.515 5169674.476)
4 72 Mykoláiv Mykolaivska Миколаївська Николаевский Capital de Oblast POINT (424909.281 5199964.550)
In [13]:
hidrografia.head()
Out[13]:
NOMBRE geometry
0 San MULTILINESTRING ((-238915.129 5477644.045, -23...
1 Dniester MULTILINESTRING ((-235855.759 5496822.186, -23...
2 Prut MULTILINESTRING ((-127633.636 5362417.577, -12...
3 Siret LINESTRING (-18363.591 5337838.709, -18388.160...
4 Danubio MULTILINESTRING ((126427.190 5046636.385, 1274...
In [14]:
#Tenemos puntos, líneas y polígonos
#Vamos a identificar si cada uno de estos posee valores faltantes
ciudades[ciudades.isna().any(axis=1)]
Out[14]:
OBJECTID_1 Español UcrRomaniz Ucraniano Ruso Tipo geometry
In [15]:
regiones[regiones.isna().any(axis=1)]
Out[15]:
OBJECTID Español UcrRomaniz Ucraniano Ruso UAH Hryvnia geometry
In [16]:
capitales[capitales.isna().any(axis=1)]
Out[16]:
OBJECTID_1 Español UcrRomaniz Ucraniano Ruso Tipo geometry
In [17]:
hidrografia[hidrografia.isna().any(axis=1)]
Out[17]:
NOMBRE geometry
In [18]:
#ninguno posee un valor faltante
#usaremos nuevamente .plot() para ver los gráficos
ciudades.plot()
Out[18]:
<Axes: >
In [19]:
regiones.plot()
Out[19]:
<Axes: >
In [20]:
capitales.plot()
Out[20]:
<Axes: >
In [21]:
hidrografia.plot()
Out[21]:
<Axes: >
In [22]:
#Ahora realizaremos unos ajustes visuales capa por capa para ver sus resultados
#En general, no le pondremos ningún color al siguiente polígono, mas sí le agregamos uno al contorno para diferenciarlo
#También se cambia el grosor de este
ucrania.plot(edgecolor="red",
            linewidth=1.2)
Out[22]:
<Axes: >
In [23]:
#A las regiones le pondremos un color "Cornsilk" y su borde será negro
#También le disminuiremos el grosor de sus contornos
regiones.plot(facecolor="cornsilk",
            edgecolor="black", 
            linewidth=0.5)
Out[23]:
<Axes: >
In [24]:
#Son muchas ciudades, les pondremos el color "greenyellow"; además,
#Tendrán un borde de color negro
#Las añadiremos con mayor transparencia y su tamaño será menor que el de las capitales
ciudades.plot(facecolor="greenyellow",
             edgecolor="black",
             markersize=5,
             alpha=0.6)
Out[24]:
<Axes: >
In [25]:
#Mostraremos las capitales como una estrella
#Les pondremos un color que resalte y tendrán un tamaño mayor
capitales.plot(facecolor="fuchsia",
              marker="*",
              markersize=40)
Out[25]:
<Axes: >
In [26]:
#Por último, añadimos la hidrografía
#Le cambiamos de color, el estilo de las líneas y su grosor
hidrografia.plot(edgecolor="dodgerblue",
                linestyle="dashdot",
                linewidth=1.5)
Out[26]:
<Axes: >
In [27]:
#Ahora verificaremos que todos tengan la misma proyección, para que las capas concuerden con el mapa
ucrania.crs
Out[27]:
<Projected CRS: EPSG:25836>
Name: ETRS89 / UTM zone 36N
Axis Info [cartesian]:
- E[east]: Easting (metre)
- N[north]: Northing (metre)
Area of Use:
- name: Europe between 30°E and 36°E: Finland - onshore and offshore; Norway including Svalbard - onshore and offshore.
- bounds: (30.0, 61.73, 36.01, 84.7)
Coordinate Operation:
- name: UTM zone 36N
- method: Transverse Mercator
Datum: European Terrestrial Reference System 1989 ensemble
- Ellipsoid: GRS 1980
- Prime Meridian: Greenwich
In [28]:
ciudades.crs
Out[28]:
<Projected CRS: EPSG:25836>
Name: ETRS89 / UTM zone 36N
Axis Info [cartesian]:
- E[east]: Easting (metre)
- N[north]: Northing (metre)
Area of Use:
- name: Europe between 30°E and 36°E: Finland - onshore and offshore; Norway including Svalbard - onshore and offshore.
- bounds: (30.0, 61.73, 36.01, 84.7)
Coordinate Operation:
- name: UTM zone 36N
- method: Transverse Mercator
Datum: European Terrestrial Reference System 1989 ensemble
- Ellipsoid: GRS 1980
- Prime Meridian: Greenwich
In [29]:
regiones.crs
Out[29]:
<Projected CRS: EPSG:25836>
Name: ETRS89 / UTM zone 36N
Axis Info [cartesian]:
- E[east]: Easting (metre)
- N[north]: Northing (metre)
Area of Use:
- name: Europe between 30°E and 36°E: Finland - onshore and offshore; Norway including Svalbard - onshore and offshore.
- bounds: (30.0, 61.73, 36.01, 84.7)
Coordinate Operation:
- name: UTM zone 36N
- method: Transverse Mercator
Datum: European Terrestrial Reference System 1989 ensemble
- Ellipsoid: GRS 1980
- Prime Meridian: Greenwich
In [30]:
capitales.crs
Out[30]:
<Projected CRS: EPSG:25836>
Name: ETRS89 / UTM zone 36N
Axis Info [cartesian]:
- E[east]: Easting (metre)
- N[north]: Northing (metre)
Area of Use:
- name: Europe between 30°E and 36°E: Finland - onshore and offshore; Norway including Svalbard - onshore and offshore.
- bounds: (30.0, 61.73, 36.01, 84.7)
Coordinate Operation:
- name: UTM zone 36N
- method: Transverse Mercator
Datum: European Terrestrial Reference System 1989 ensemble
- Ellipsoid: GRS 1980
- Prime Meridian: Greenwich
In [31]:
hidrografia.crs
Out[31]:
<Projected CRS: EPSG:25836>
Name: ETRS89 / UTM zone 36N
Axis Info [cartesian]:
- E[east]: Easting (metre)
- N[north]: Northing (metre)
Area of Use:
- name: Europe between 30°E and 36°E: Finland - onshore and offshore; Norway including Svalbard - onshore and offshore.
- bounds: (30.0, 61.73, 36.01, 84.7)
Coordinate Operation:
- name: UTM zone 36N
- method: Transverse Mercator
Datum: European Terrestrial Reference System 1989 ensemble
- Ellipsoid: GRS 1980
- Prime Meridian: Greenwich
In [32]:
#Como se observa, todos poseen la misma proyección (EPSG:25836); por lo tanto,
#no es necesario utilizar to.crs() en las capas

#Es hora de construir, pondremos la base
#Esta será considerada como el contorno del país
#También la cambiaremos de tamaño
base=ucrania.plot(edgecolor="red",linewidth=1.2, figsize=(12,12))
#Ahora que está la base, añadiremos las capas
#ax=base para que se pongan sobre esta
regiones.plot(facecolor="cornsilk", edgecolor="black", linewidth=0.5, ax=base)
hidrografia.plot(edgecolor="dodgerblue", linestyle="dashdot", linewidth=1.5, ax=base)
ciudades.plot(facecolor="greenyellow", edgecolor="black", markersize=5, alpha=0.6, ax=base)
capitales.plot(facecolor="fuchsia", marker="*", markersize=40, ax=base)
Out[32]:
<Axes: >
In [33]:
#Ahora lo presentaremos de manera interactiva
#Importaremos folium
import folium
#Las ciudades serán mostradas de color rojo
#Las capitales serán mostradas de color negro (algunas ciudades son capitales)
#La hidrografía será mostrada de color azul
#La fronterá será de color oro
m=regiones.explore(color='gray', name="salario")
m=ucrania.explore(m=m, color="gold",name="borde")
m=ciudades.explore(m=m,color="red", name="ciudades")
m=capitales.explore(m=m, color="black", name="capitales")
m=hidrografia.explore(m=m, color="dodgerblue", name="hidrografia")
folium.LayerControl().add_to(m)
m
Out[33]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
In [34]:
#Ahora nos enfocaremos en Leópolis
leopolis=regiones[regiones.Español=='Leópolis']
In [35]:
#Ahora recortaremos las ciudades y la hidrografía de la región
#Usamos la función clip()
frontera = gpd.clip(gdf=ucrania, mask=leopolis)
ciudades_clipped = gpd.clip(gdf=ciudades,mask=leopolis)
capitales_clipped = gpd.clip(gdf=capitales,mask=leopolis)
hidrografia_clipped = gpd.clip(gdf=hidrografia,mask=leopolis)
In [36]:
#La base ahora será Leópolis
base=leopolis.plot(edgecolor="gold",facecolor="cornsilk", linewidth=1.2, figsize=(12,12))
#Ahora que está la base, añadiremos las capas
#ax=base para que se pongan sobre esta
#La frontera con otros países será caracterizada con el color rojo,
#mientras que la frontera de la ciudad lo será de color amarillo
frontera.plot(edgecolor="red",linewidth=1.2, ax=base)
capitales_clipped.plot(facecolor="fuchsia", marker="*", markersize=200, ax=base)
hidrografia_clipped.plot(edgecolor="dodgerblue", linestyle="dashdot", linewidth=2, ax=base)
ciudades_clipped.plot(facecolor="greenyellow", edgecolor="black", markersize=20, alpha=0.6, ax=base)
Out[36]:
<Axes: >
In [37]:
#Ubicamos las coordenadas de Ucrania con geodatos.net
leopolisCoord=[49.83826,24.02324]
In [38]:
#Ahora lo veremos de manera interactiva
#El mapa se muestra exactamente en la región de importancia si añadimos las coordenadas, y un zoom
m=regiones.explore(location=leopolisCoord, zoom_start=7.7,tiles="CartoDB positron",
                  color='gray', name="salario")
m=ucrania.explore(m=m, color="gold",name="borde")
m=ciudades.explore(m=m,color="red", name="ciudades")
m=capitales.explore(m=m, color="black", name="capitales")
m=hidrografia.explore(m=m, color="dodgerblue", name="hidrografia")
folium.LayerControl().add_to(m)
m
Out[38]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
In [39]:
#Ahora guardaremos el mapa de Leópolis como imagen
import matplotlib.pyplot as plt
base=leopolis.plot(edgecolor="gold",facecolor="cornsilk", linewidth=1.2, figsize=(12,12))
mapa1=frontera.plot(edgecolor="red",linewidth=1.2, ax=base)
mapa2=capitales_clipped.plot(facecolor="fuchsia", marker="*", markersize=200, ax=base)
mapa3=hidrografia_clipped.plot(edgecolor="dodgerblue", linestyle="dashdot", linewidth=2, ax=base)
mapafinal=ciudades_clipped.plot(facecolor="greenyellow", edgecolor="black", markersize=20, alpha=0.6, ax=base)
plt.savefig(os.path.join("maps", "mapafinalLeópolis.jpg"))
In [40]:
#Ahora exportaremos los mapas con el formato "gpkg" en un solo archivo
ucrania.to_file(os.path.join("maps","UcraniaMapa.gpkg"), layer='ucrania', driver="GPKG")
regiones.to_file(os.path.join("maps","UcraniaMapa.gpkg"), layer="regiones", driver="GPKG")
ciudades.to_file(os.path.join("maps","UcraniaMapa.gpkg"), layer="ciudades", driver="GPKG")
capitales.to_file(os.path.join("maps","UcraniaMapa.gpkg"), layer="capitales", driver="GPKG")
hidrografia.to_file(os.path.join("maps","UcraniaMapa.gpkg"), layer="hidrografia", driver="GPKG")
In [41]:
#Este link fue sacado de Github
#Podemos llamar el mapa con el URL
UcraniaMapa="https://github.com/Joaquin-TC/simpleplot/raw/main/maps/UcraniaMapa.gpkg"
In [42]:
#Las capas del mapa son las siguientes
from fiona import listlayers
listlayers(UcraniaMapa)
Out[42]:
['ucrania', 'regiones', 'ciudades', 'capitales', 'hidrografia']
In [43]:
#Podemos utilizar esta información para construir de nuevo el mapa del país
ucrania=gpd.read_file(UcraniaMapa, layer="ucrania")
regiones=gpd.read_file(UcraniaMapa, layer="regiones")
ciudades=gpd.read_file(UcraniaMapa, layer="ciudades")
capitales=gpd.read_file(UcraniaMapa, layer="capitales")
hidrografia=gpd.read_file(UcraniaMapa, layer="hidrografia")
In [44]:
#Verificamos que funcione bien
base=ucrania.plot(edgecolor="red",linewidth=1.2, figsize=(12,12))
#Ahora que está la base, añadiremos las capas
#ax=base para que se pongan sobre esta
regiones.plot(facecolor="cornsilk", edgecolor="black", linewidth=0.5, ax=base)
hidrografia.plot(edgecolor="dodgerblue", linewidth=1.5, ax=base)
ciudades.plot(facecolor="greenyellow", edgecolor="black", markersize=5, ax=base)
capitales.plot(facecolor="fuchsia", marker="*", ax=base)
Out[44]:
<Axes: >